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题名融合运动学约束的赛艇划桨动作分割与识别
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作者
陈长宇
赵海峰
高顺祥
王娜
窦如林
吴畏
张燕
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机构
金陵科技学院软件工程学院
江苏省信息分析工程研究中心
江苏省数字水上运动研究中心
金陵科技学院体育部
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出处
《金陵科技学院学报》
2025年第3期1-12,共12页
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基金
江苏省体育局重大体育科研项目(ST241103)
江苏省高校自然科学研究重大项目(21KJA520001)。
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文摘
针对传统方法难以分割赛艇运动训练和比赛长视频的动作单元,提出融合时序分割与深度学习的视觉分析方法,构建了首个多场景赛艇动作数据集RowingAct-V1,涵盖陆上测功仪与水上艇体场景,标注大规模“拉桨-回桨”动作周期。该方法设计两阶段框架,第一阶段基于动态时间规整的算法定位动作边界,第二阶段改进PoseC3D网络,通过骨骼热图建模时空特征。在RowingAct-V1上的动作分割F1-score达94.6%(提升31.5%),陆地动作识别准确率达93.5%,验证了方法的可用性。同时,通过该方法建立纯视觉评估方案,提出“分割识别”联合训练框架并定量揭示不同训练模式的生物力学差异,为竞技体育的动作分析提供可扩展的技术框架,具有实际应用价值。
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关键词
时序动作分割
赛艇
划桨
动作识别
人体骨骼点
posec3d
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Keywords
temporal action segmentation
rowing
paddle
action recognition
human skeletal points
posec3d
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
G861.4
[文化科学—体育训练]
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